人間とコンピュータが協調してつくりあげる
“データにもとづいて考えるスーパー科学脳”の実現

理論に基づくシミュレーションと、実験・観測データの統計解析法、両者の進歩への貢献が統計数理学の役割です。近年の計算機処理能力の向上によって、あらゆる研究分野で大規模かつ複雑精緻なシミュレーションが可能になりました。その一方で、大量のシミュレーション結果から時間変化・空間変化を包括的に捉えることは難しく、膨大な観測・計測データとの比較によるシミュレーションモデルの改良も不十分です。これらの問題に真正面から取り組むデータ同化研究を通して、シミュレーションと大量データ解析の両者を統合する学問体系の確立を目指しています。

気象学や海洋学で産声を上げたデータ同化は、数値シミュレーションと観測・実験データをつなぐための基盤技術として、今やその応用範囲を宇宙科学や生命科学、さらには「ものづくり」の分野にまで広がり、自然科学や社会科学において確固たる地位を築きつつあります。また、データ同化によって仮想観測ネットワーク実験や感度解析が可能になり、限られた研究費内で最大限の知見を獲得する効率的な実験・観測システムを立案・構築することが可能になります。

データ同化を行う上で大きな問題となるのが、予報を行うための最適な初期条件の探索や、スケールが全く異なる現象をシームレスに連結するシミュレーションモデル内のパラメータ設定などです。これらの問題に取り組むため、データ同化研究における経験と実績のある統計数理研究所、豊富な実験・観測データを所有する国立極地研究所や国立遺伝学研究所などの国内外の研究･教育機関と連携し問題解決を目指します。

また、他機関・他分野の研究者との交流を通して、さまざまな学術分野でのデータ同化研究に対する潜在的なニーズを掘り起こし、複雑なシステムの理解と予測、またその計測デザインといった、あらゆる研究領域に役立つ手法の確立を目指しています。